OpenAI дополнила семейство GPT-6 моделями Sol и Luna, сделав ставку на более доступную работу с ИИ. Sol рассчитана на сложные повседневные задачи, программирование и работу ИИ-агентов, а Luna — на частые операции вроде составления кратких изложений, извлечения данных и классификации. Самые трудные задачи по-прежнему отводятся флагманской Astra.
По данным материала, цены на API новых моделей вдвое ниже сопоставимых промоцен GPT-5.6. Для Luna заявлена стоимость $0,10 за миллион входных токенов.
Однако цена входа — не весь счёт: при длительной работе агента важна стоимость повторного использования контекста. Издание отмечает, что DeepSeek предлагает более низкую цену при попадании в кеш, тогда как OpenAI делает упор на сохранение кеша при изменении настроек рассуждения и инструментов.
Низкая цена не означает полного равенства с флагманами. В приведённых изданием тестах Sol и Luna показывают сильные результаты в программировании, но сравнение разработчика Нейта Херка на десяти практических заданиях оказалось преимущественно в пользу Claude Opus 5.5.
При этом, по его подсчётам, работа с Sol обошлась в $74,46 против $213 для Opus. Вывод здесь скорее практический, чем соревновательный: более дорогая модель может лучше справляться с творческими и неоднозначными задачами, а более доступная — быть разумным выбором там, где задача поставлена чётко.
Новые модели расширяют выбор для разработчиков и компаний: теперь можно подбирать ИИ не только по максимальному качеству ответа, но и по стоимости конкретного рабочего процесса. Именно итоговые расходы и результат на собственной задаче, а не одна цифра в прайс-листе, покажут, насколько выгодным окажется снижение цен.